怎样用pytorch训练GAN模型
1、首先导入训练GAN的各种模块。
2、对超参数进行初始化,有学习率,批处理大小等。
3、下载手写体数据集到指定文件中,并对数据集进行处理,转化成tensor。
4、构建生成器的网络结。
5、构建判别器的网络结构
6、引入损失函数和优化器,并把生成器和判别器的网络结构导入cuda中。
7、对GAN进行训练,生成器和判别式交替训练,最终训练出最优的参数。
8、GAN训练过程中,生成器和判别器的损失。
9、在训练的过程中,图像的生成效果。
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